轻松搞定java高薪

找到一份高薪的java工作,从程序员走向高级程序员、架构师、分析员,是所有java程序员们的追求。

找一份好工作,自然要看工作经历、项目积累、综合能力。但是,在繁忙、琐碎的日常工作之余,如何准备,才能高效高分通过各种IT公司的java面试、笔试呢?

本人(blog.youkuaiyun.com/fancyhf),特地总结一下,如何在短期内,密集学习,顺利通过各大名企的java面试及笔试题。也许不用面霸,你也能

说道面试及笔试题,一般不外乎Java语言基础、Java语言高级、UMLOO和模式、数据库、测试、数据结构和算法、管理和软件工程、智力题、业务领域知识等。最多是多一点,少一点。

没有找准核心,也许你得找几百上千的题目去做;找准了方向,其实认真、踏实地看一些书,就足够了。35个月,循序渐进、仔细认真的学好下面列出的内容和书单,那样就真正让你打好java及软件开发的基础,具有扎实的理论知识。那样,学好了本质的东西,各种题目不过是手到擒来。再辅以丰富、成功的工作经验,不难实现从java程序员到高级程序员、架构师、分析员的飞跃。

因时间和篇幅所限,本文只精要式列出重点及参考书籍。愿大家一起进步。

所有的书,多数应该能在网上找到。如果实在找不到,就去买一本。

一、Java语言基础

Java编程思想》,是必须看的。Java初级程序员考试参考书,也是不错的补充。

二、Java语言高级

面试和笔试的难题,往往不是《Java编程思想》里的。所以,一定要看java高级程序员参考书——Java2学习指南。所以的难题,都是出自这里。

当然,也欢迎去下载一个Java.J2EE.Job.Interview.Companion.2nd.Edition.pdf。看完这个pdf,基本上java语言考试是所向无敌了。

三、UMLOO和模式

抓住重点,一网打尽。Java与模式一书,就足够了。可以再补充一本老外写的《UML与模式》。那么任何UML、面向对象、设计模式方面的题目,都没问题。

当然,《J2EE核心模式》,也是一定要看的。

四、数据库

任何系统,都离不开数据库。范式、pkfkjoinsql、性能及优化,不能逃避。找一个《SQLServer宝典》、《SQLServer管理员指南之类》就够了。

五、测试(性能、单元)

找本《软件测试》、Junit之类,基本够了。如果不是面试测试的话。

七、数据结构和算法

少部分企业喜欢考数据结构和算法。基本看下教科书就行。要不看下排序、递归。

http://blog.youkuaiyun.com/fancyhf/archive/2008/06/19/2566288.aspx

八、架构设计

如果想做架构师,必定要看Sun的架构师考试指南。还有本《J2EE架构师手册》,不错。

九、框架及开源

SwingSWTSpringStrutsHiberlateJSFEJB3Seam。不熟悉的,要做几个sample。并且找到各自的《**Action》书,仔细理解其系统结构和模型。能说出各自的原理、优缺点、应用场景。

十、管理和软件工程

如果想做项目管理,或者想表现好点。这是必定要看的。概念性的东西,不难。推荐学习RUPXPCMMTSP/PSPPMP、人月神话、人件、管理学。基本足够应付项目管理的面试了。

十一、智力题

微软的面试题,你是否觉得很可怕?其实,哪怕名企的智力题,也不是说靠运气的。智力题,多数是属于数学范畴。静下心,有点耐心,就能做出。特别是,学习《MBA入学考试逻辑分册》、《博弈论》后,你会发现,那些刁钻古怪的智力题,原来这么容易搞定。

十二、业务领域

这个很难准备。金融、电信、电子商务、ERP/SCM,只能靠行业经验。

但是,ERP/SCM是个很广泛的应用,陈启申的《企业资源计划(ERP):原理、规划、实施及应用》和马士华《供应联管理》就可以了。

其实,如果各位找机会直接去做SAPOracleERP的实施和顾问工作,将比做Java开发有钱途多了。那只要学好数据库、ERP、商业智能,SAPOracleERP本身就足够了。

十三、英语

高薪和非高薪的区别,在于英语。

讲英语的公司,工资一般比不讲英语的高。

搞技术的,英语口语好的不多。

所以,同等技术水平,会英语,进外企,工资就多了20%,甚至更多。

内容概要:该论文聚焦于6G通信中20-100GHz频段的电磁场(EMF)暴露评估问题,提出了一种基于自适应可重构架构神经网络(RAWA-NN)的预测框架。该框架通过集成权重分析模块和优化模块,能够自动优化网络超参数,显著减少训练时间。模型使用70%的前臂数据进行训练,其余数据用于测试,并用腹部和股四头肌数据验证模型泛化能力。结果显示,该模型在不同参数下的相对差异(RD)在前臂低于2.6%,其他身体部位低于9.5%,可有效预测皮肤表面的温升和吸收功率密度(APD)。此外,论文还提供了详细的代码实现,涵盖数据预处理、权重分析模块、自适应优化模块、RAWA-NN模型构建及训练评估等内容。 适合人群:从事电磁兼容性研究、6G通信技术研发以及对神经网络优化感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①研究6G通信中高频段电磁暴露对人体的影响;②开发更高效的电磁暴露评估工具;③优化神经网络架构以提高模型训练效率和预测精度。 其他说明:论文不仅提出了理论框架,还提供了完整的代码实现,方便读者复现实验结果。此外,论文还讨论了未来的研究方向,包括扩展到更高频段(如300GHz)的数据处理、引入强化学习优化超参数、以及实现多物理场耦合的智能电磁暴露评估系统。建议读者在实际应用中根据具体需求调整模型架构和参数,并结合真实数据进行验证。
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